Analisis Budaya Keselamatan Terhadap Tingkat Pelayanan Jasa Transportasi Penyeberangan Ferry Pelabuhan Bakauheni
Bibliographic record
Abstract
Indonesia memiliki 17.504 pulau dengan garis pantai 81.000 Km. Maka dari itu Indonesia disebut sebagai negara maritim. Pada transportasi penyeberangan feri di Indonesia memiliki 294 rute yang antara lain 229 rute perintis dan 65 rute niaga. Namun, Indonesia menduduki peringkat ke 2 dari 43 negara terhadap peristiwa kecelakaan yang terjadi pada kapal feri di dunia. Penelitian ini memiliki kerangka penelitian yang menguraikan mengenai budaya keselamatan, terdapat lima variabel yang memengaruhi kinerja keselamatan yaitu praktik keselamatan, manajemen keselamatan, pengetahuan keselamatan, kesadaran pribadi terhadap praktik keselamatan, dan perilaku keselamatan. Dengan tujuan penelitian yaitu untuk mengetahui pengaruh dan kepentingan dari budaya keselamatan di penyeberangan feri akan tingkat kecelakaan dan keselamatan penyeberangan. Studi kasus dipilih adalah Pelabuhan Bakauheni. Pelabuhan ini merupakan pelabuhan dengan jumlah penumpang terbanyak di Pulau Sumatra dan merupakan pelabuhan yang menghubungkan antara dua pulau utama di Indonesia yaitu Pulau Jawa dan Pulau Sumatra. Analisis penelitian ini menggunakan metode Structural Equation Modelling (SEM) dan didapatkan hasil dari ke lima variabel tersebut bahwa pengaruh budaya keselamatan terhadap perilaku keselamatan yaitu kurangnya penyelenggaraan simulasi praktik keselamatan dan kesehatan kerja atau K3 dan zero accident yang ada pada angkutan penyeberangan feri di pelabuhan belum maksimal dikarenakan kurangnya manajemen keselamatan yang ada pada perusahaan terkait.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 0.002 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".